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生成式人工智能:从ChatGPT到Sora——构建通用世界模拟器(上)(中)(下)

4485 人参与  2025年01月19日 17:05  分类 : 当代前沿科技与科学素养  评论

生成式人工智能:从ChatGPT到Sora——构建通用世界模拟器(上)

1. 正确 判断 Transformer模型能够统一表达、对齐、融合与转换各种模态。

 

2. 错误 判断 Sora可完成对世界范围内全人类多模态数据的自监督学习,但ChatGPT不能实现。

 

3. C 单选 Sora实现了文本指令理解与视频生成,但核心是对可观察世界的( )。

A 复制

B 创造

C 学习模拟

D 控制

 

4. D 单选 目前的主流大型语言模型(LLM)几乎都是基于( )构建的生成式模型。

A 图卷积神经网络GCN

B 循环神经网络RNN

C 卷积神经网络CNN

D 注意力神经网络Transformer

 

5. ABC 多选 根据使用解码器和编码器的不同方式,大语言模型包括( )。

A 生成式大模型

B 判别式大模型

C 前缀/编码器-解码器式大模型

D 序列式大模型

 

生成式人工智能:从ChatGPT到Sora——构建通用世界模拟器(中)

1. 正确 判断 Sora可以对图像、视频进行文本指令级别的后期编辑与制作。

 

2. 错误 判断 生成式语言及世界模型出现模拟偏差是可以避免的。

 

3. D 单选 数据智能新物种能够在( )上表达、理解、生成文本/图像/视频/语音等多模态对齐实体及其关系。

A “意识”

B “思想”

C “字面”

D “语义”

 

4. A 单选 大型语言模型可以理解零样本提示,利用( ),在指令下问题可以被自动分解为多个子问题。

A GPT-3.5-turbo

B GPT4

C GPTs

D Sora

 

5. BD 多选 新物种封装和压缩了人类的一般性知识,包括分布在Transformer框架低层和中层的语言学知识,如词法、词性、句法等浅层知识,以及存储在( )结构中的抽象的语义类世界知识。

A 低层

B 中层

C 半层

D 高层

 

生成式人工智能:从ChatGPT到Sora——构建通用世界模拟器(下)

1. 正确 判断 利用AI模型,输入提示文本,可以实现由AI来自动生成建筑设计方案及细节。

 

2. 正确 判断 人工智能未来发展的重点是基于深度强化学习的交互能力。

 

3. C 单选 装上“耳朵”的ChatGPT,可以赋能产线与自动化工程等自然人机交互场景,实现( )与交互。

A 远程控制

B 触摸控制

C 语音控制

D 视线控制

 

4. ABCD 多选 通用人工智能(AGI)的迭代演化路径包括( )。

A 单模态文本大型语言模型

B 多模态大型语言模型

C 多模态具身智能

D 多模态交互式通用人工智能

 

5. 正确 判断 装上“手脚”的ChatGPT,可以赋能人形机器人等的落地与产业化,最终走入千行百业,进入千家万户。

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